依靠這一“捷徑”，三星希望成為下一代AI芯片的領(lǐng)先地位。

《復(fù)仇者聯(lián)盟2》中，綠巨人班納博士初見奧創(chuàng)“初期意識體”時，他是這樣形容的：

像是在思考…這不是人類的大腦…像是活動的神經(jīng)元。

這之后，“覺醒”的奧創(chuàng)，在通過網(wǎng)絡(luò)了解到鋼鐵俠“為世界穿上鎧甲”的想法，以及一些武器戰(zhàn)爭的信息后，“自我思考”并得出總結(jié)：保衛(wèi)世界的方案就是消滅人類。

雖然電影中有著“自我意識”的奧創(chuàng)是危險的，但在現(xiàn)實世界，能夠“像人類一樣思考”的智能卻是一個重要課題。

就在近日，三星與哈佛大學(xué)團(tuán)隊想出了一個新點(diǎn)子——在存儲芯片中“復(fù)制”人類大腦，進(jìn)而實現(xiàn)真正意義上的類腦計算。

目前，這一成果已經(jīng)發(fā)表在《自然 · 電子學(xué)》，論文標(biāo)題《Neuromorphic electronics based on copying and pasting the brain》（論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41928-021-00646-1）。

圖 | 論文共同通訊作者，左起：三星高級技術(shù)研究院（SAIT）院士、哈佛大學(xué)教授 Donhee Ham，哈佛大學(xué)教授 Hongkun Park，三星 SDS 總裁兼首席執(zhí)行官 Sungwoo Hwang（前 SAIT 負(fù)責(zé)人），三星電子副董事長兼 CEO Kinam Kim

繪制神經(jīng)元連接圖很難，但是三星他們想到一條“捷徑”

讓芯片具備人腦計算能力，人們最早從20世紀(jì)80年代就開始研究這一課題。

最初，他們的想法是模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也是這個思路，成了根源難題。

時至今日，也沒有人能夠搞清楚，到底有多少神經(jīng)元相互連接，才構(gòu)成了人類大腦的復(fù)雜功能。

雖然也有類腦芯片等研究成果，但在三星與哈佛大學(xué)團(tuán)隊看來，這類處理器的目標(biāo)仍是計算AI算法，并不是真正的模擬大腦運(yùn)行。也因此，他們要回到神經(jīng)擬態(tài)電子學(xué)的最初目標(biāo)——通過逆向工程研究大腦。

而面對“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接圖”的繪制，他們也想到了一條“捷徑”——復(fù)制，工具是“CMOS納米電極陣列”。

該陣列是哈佛大學(xué)的研究成果，他們在半導(dǎo)體芯片上集成配備了電流注入器和電壓放大器的4096個垂直納米電極，芯片上還有4096個電子通道，可以同時記錄數(shù)千個神經(jīng)元的突觸連接。

過程中，垂直納米電極將持續(xù)向神經(jīng)元注入電流，從而讓后者在研究時候保持活性。緊接著，電子通道就將負(fù)責(zé)記錄。

三星與哈佛團(tuán)隊在小鼠身上進(jìn)行了實驗，通過CMOS納米電極陣列研究小鼠皮層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，在19分鐘內(nèi)測量了來自1728個電極的細(xì)胞信號。

圖 | 左：電鏡下CMOS納米電極陣列模仿的大鼠神經(jīng)元；右：通過計算機(jī)輔助分析程序提取出的突觸連接圖

這還只是一小部分，在后面，該研究團(tuán)隊還計劃研究小鼠的視網(wǎng)膜和嗅球/梨狀皮層中神經(jīng)元，它們都有著不同的功能，組織形態(tài)也不相同。未來，團(tuán)隊也將從這些外圍神經(jīng)元逐步探索大腦神經(jīng)元的突觸連接。

復(fù)制的下一步，是把神經(jīng)元連接圖“粘貼”到芯片中

在這一步，三星與哈佛團(tuán)隊采取的方案是利用專門設(shè)計的存儲器網(wǎng)絡(luò)下載信號，進(jìn)而構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

具體表現(xiàn)為，研究人員先是用計算機(jī)輔助分析程序提取出功能性神經(jīng)元突觸連接圖，進(jìn)而在該圖的基礎(chǔ)上構(gòu)建、編程一個記憶網(wǎng)絡(luò)。

至于載體的選擇，他們看好閃存、磁性隨機(jī)存取存儲器（MRAM）、相變隨機(jī)存取存儲器（PRAM）和電阻式隨機(jī)存取存儲器（RRAM）這4種存儲芯片。

需要注意的是，一個人的大腦約有1000億個神經(jīng)元，而突觸連接的數(shù)量更是神經(jīng)元數(shù)量的1000多倍，因此作為神經(jīng)元連接圖載體的存儲芯片，至少需要具備存儲100萬億個虛擬神經(jīng)元和突觸數(shù)據(jù)的容量。

這還不包括計算機(jī)輔助分析程序等過程中所需要的代碼。

對于這個問題，三星他們認(rèn)為，3D堆疊技術(shù)，是有可能在單個芯片上實現(xiàn)如此大規(guī)模容量的。

而除了存儲，快速讀寫也是很必要的。

當(dāng)前，3D閃存的寫入速度已經(jīng)超過100MB/s，但在這個研究項目中，利用計算機(jī)輔助分析程序，4096個通道在19分鐘內(nèi)也會產(chǎn)生約80G的數(shù)據(jù)。隨著CMOS納米電極陣列進(jìn)一步擴(kuò)展，數(shù)據(jù)量也會進(jìn)一步增加。

顯然，依照當(dāng)前的讀寫速度，三星這款存內(nèi)計算芯片距離應(yīng)用“高效”還有一段距離。

將大腦神經(jīng)“復(fù)制”到芯片，藏著三星的“勃勃野心”

三星方面表示，如果研究成功，研究人員可以創(chuàng)建一種接近大腦的存儲芯片。

這意味著，該存儲芯片將不僅能夠做到存內(nèi)計算，還將做到像人類大腦那樣“思考”，做到低功耗、輕松學(xué)習(xí)的同時，也能夠具備自主性和認(rèn)知能力。

當(dāng)然，從前面的描述可以了解到，雖然一定程度上攻克了業(yè)界對“神經(jīng)元連接”的未知難題，但這一研究也存在一些挑戰(zhàn)。

對此，三星與哈佛團(tuán)隊也在論文中承認(rèn)，該研究還存在一些理論上的缺陷。比如大腦神經(jīng)元會因為學(xué)習(xí)和生長而發(fā)生變化，但該研究采用固態(tài)芯片乘載神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，無法跟蹤大腦神經(jīng)元發(fā)生的緩慢變化。

不過在未來，他們也憧憬可以創(chuàng)建一個具有可塑性的自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而模擬大腦神經(jīng)元變化。

而值得注意的是，不管是存儲芯片，還是晶圓制造的3D堆疊技術(shù)，可以說都是三星的“強(qiáng)項”。

比如存儲芯片市場，依據(jù)市場調(diào)機(jī)構(gòu)TrendForce統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，今年第二季度，三星以33.4%的市占率穩(wěn)居全球第一。

又比如3D堆疊存儲技術(shù)上，三星儼然是領(lǐng)導(dǎo)者隊列。

但三星并不滿足于此。他們毫不避諱地表示，正爭取在下一代人工智能半導(dǎo)體領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

都知道，隨著芯片制造工藝已經(jīng)快逼近極致，如何進(jìn)一步提高芯片算力成為了當(dāng)下半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的重點(diǎn)研究方向。

其中，AI是一個重要方向，可以利用算法在原有硬件基礎(chǔ)上能夠提高算力。然而從框架來看，不管是GPU、FPGA，還是ASIC，各有優(yōu)勢，卻不能做到功耗、算力、通用性能兼得。

基于這一前提，“類腦計算”被推崇為真正AI芯片未來發(fā)展的方向，讓搭載芯片的硬件做到真正“像人一樣去思考”。

當(dāng)下來看，這一賽道已經(jīng)聚集了多個玩家，包括IBM、高通、英特爾等科技巨頭，清華等高校，以及一些創(chuàng)企都在致力于類腦計算芯片的研究。而截至目前，還沒有一個選手能夠做到技術(shù)與應(yīng)用的絕對領(lǐng)先。

不過在這其中，三星此次與哈佛聯(lián)合發(fā)表的“思路”還是頗為創(chuàng)新的，不知道之后的研究是否能真的打破當(dāng)前類腦計算的“瓶頸”。

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